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龙图腾网获悉云南电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利变压器的绕组状态的在线识别方法及装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119758184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411953480.3，技术领域涉及：G01R31/62；该发明授权变压器的绕组状态的在线识别方法及装置、设备及介质是由钱国超;郑雨松;王东阳;刘红文;胡锦;王山;赵汉武;王欣;代维菊;何顺设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本变压器的绕组状态的在线识别方法及装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种变压器的绕组状态的在线识别方法及装置、设备及介质，方法包括：获取变压器的当前频响曲线；根据当前频响曲线以及预设的归一化频响混合方差算法，确定当前归一化频响混合方差；利用当前归一化频响混合方差以及预设的绕组状态识别模型，得到变压器的当前绕组状态，绕组状态识别模型是基于不同绕组状态下的样本归一化频响混合方差对卷积神经网络模型进行预先训练得到的。通过上述方式，可以避免因监测传感器误差导致的误判和潜在的安全风险，延长变压器使用寿命等优点，对于确保电力系统的安全、可靠和高效运行具有重要的意义。

本发明授权变压器的绕组状态的在线识别方法及装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种变压器的绕组状态的在线识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取所述变压器的当前频响曲线； 根据所述当前频响曲线以及预设的归一化频响混合方差算法，确定当前归一化频响混合方差； 利用所述当前归一化频响混合方差以及预设的绕组状态识别模型，得到所述变压器的当前绕组状态，所述绕组状态识别模型是基于不同绕组状态下的样本归一化频响混合方差对卷积神经网络模型进行预先训练得到的； 其中，频响混合方差算法的数学表达式如下： ； 式中，Sf是频段f下的频响混合方差，i为频段f下的选取的频率点编号，X为选取的频率点i的总个数；N1i为第一组当前频响曲线对应频率点i的幅值，N2i为第二组当前频响曲线对应频率点i的幅值，Mi为基准频响曲线对应频率点i的幅值； 其中，所述归一化频响混合方差算法的数学表达式如下： ； 式中，为频段f下的归一化频响混合方差，Sf是频段f下的频响混合方差，i为频段f下的频率点编号；N1i为第一组当前频响曲线对应频率点i的幅值，N2i为第二组当前频响曲线对应频率点i的幅值，Mi为基准频响曲线对应频率点i的幅值，min为取最小值，max为取最大值； 其中，所述利用所述当前归一化频响混合方差以及预设的绕组状态识别模型，得到所述变压器的当前绕组状态，包括： 利用训练集中的样本归一化频响混合方差对卷积神经网络模型进行训练，得到绕组状态的预测标签，其中，所述卷积神经网络模型包括依次连接的卷积层和全连接层，所述卷积层数设置为三层，卷积核大小选择1*1，步长为1，激活函数选用ReLU，在所述卷积层或全连接层后应用批量归一化； 利用所述预测标签以及所述训练集中的样本归一化频响混合方差的真实标签及预设的均方误差损失函数，确定所述卷积神经网络模型是否收敛； 若所述卷积神经网络模型收敛，则得到训练后的卷积神经网络模型。

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